Programa do Curso

Introdução à IA

  • História da IA
  • Definições e terminologia
  • IA vs. inteligência humana
  • Tendências futuras e potencial

Machine Learning Noções básicas

  • Tipos de aprendizagem automática: supervisionada, não supervisionada, reforço
  • Principais algoritmos de aprendizagem automática
  • Fluxo de trabalho de aprendizagem automática: da recolha de dados à avaliação do modelo

Data Management

  • Técnicas de recolha de dados
  • Limpeza e pré-processamento de dados
  • Análise e visualização de dados

IA na prática

  • Estudos de casos de aplicações de IA
  • Soluções de IA específicas do sector
  • IA em produtos de consumo

Considerações éticas

  • A IA e a deslocação de postos de trabalho
  • Preconceitos e equidade na IA
  • Questões de privacidade e segurança
  • Futuro da ética da IA

Projeto de laboratório

  • Python trabalhos de programação
  • Projectos de análise de dados utilizando conjuntos de dados do mundo real
  • Desenvolvimento de um modelo simples de ML

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de programação
  • Experiência em programação Python
  • Familiaridade com estatísticas e matemática básicas

Público-alvo

  • Profissionais de TI
 14 Horas

Próximas Formações Provisórias

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